Spark中文词频统计并绘制词云图_spark 词云

Spark中文词频统计并绘制词云图

第一种方法

代码

# 引包
from pyspark import SparkContext
# 加括号才是实例化
sc = SparkContext()
# 读文件 textFile
data = sc.textFile('/home/spark/Downloads/避暑山庄评论.csv')
# 查看
# data.collect()
data.take(4)
import jieba
def cut(x):
    return jieba.cut(x)
# 分词 flatMap
cut_result = data.flatMap(lambda x:cut(x))
# cut_result.collect()
cut_result.take(4)
# 计数 map
count_result = cut_result.map(lambda x:(x,1))
count_result.take(3)
# 分组求和
reduce_result = count_result.reduceByKey(lambda x,y:x+y)
reduce_result.take(3)
# collectAsMap()是一个动作操作，用于将RDD转换为Python字典类型
words = reduce_result.collectAsMap()
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
wc = WordCloud(
    background_color = "white",
    max_words=2000,
    max_font_size=150,
    random_state=50,
    font_path='/home/spark/Downloads/SourceHanSansCN-Normal.ttf'
)
wc.generate_from_frequencies(words)
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
# 读停用词 将停用词过滤掉
# 使用open()函数打开名为stopWords.txt的文件，它所在的路径为/home/spark/Downloads/。
# encoding='UTF-8'指定了文件的编码方式为UTF-8，这是一种常见的Unicode编码方式。
# readlines()方法读取文件中的所有行，并返回一个列表，其中每个元素都是文件中的一行。
# strip()方法用于去除每个元素的首尾空白符，包括空格、制表符、换行符等。
# for line in ...部分表示对于文件中的每一行进行操作，而line.strip()则表示对每一行进行去除首尾空白符的操作。
stopwords = [line.strip() for line in \
             open('/home/spark/Downloads/stopWords.txt',encoding='UTF-8').readlines()]
stopwords[:3]
def cut(x):
    tmp = jieba.cut(x)
    result = []
    for word in tmp:
        if word not in stopwords:
            result.append(word)
    return result
count_result = cut_result.map(lambda x:(x,1))
reduce_result = count_result.reduceByKey(lambda x,y:x+y)
# collectAsMap()是一个动作操作，用于将RDD转换为Python字典类型
words = reduce_result.collectAsMap()
from wordcloud import WordCloud
wc = WordCloud(
    background_color = "white",# 背景颜色
    max_words=2000,# 词云显示的最大词数
    max_font_size=150,# 字体最大值
    random_state=50,
    font_path='/home/spark/Downloads/SourceHanSansCN-Normal.ttf'
)
wc.generate_from_frequencies(words)
# 以下代码显示图片
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")

结果

第二种方法

代码

# 引包
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext()
# 读文件 textFile
rdd = sc.textFile("/home/spark/Downloads/避暑山庄评论.csv")
# 查看数据
# rdd.collect()
# 分词
import jieba
import jieba
# 读取中文文本数据文件
with open('/home/spark/Downloads/避暑山庄评论.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()
# jieba分词
words = jieba.cut(text)
word_list = " ".join(words)
# 打印分词结果
print(word_list)
# 加载停动词词库
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.master("local").config("spark.hadoop.mapreduce.job.run-local", "true").getOrCreate()
context = spark.sparkContext
stop_word_rdd = context.textFile("/home/spark/Downloads/stopWords.txt")
stop_words = set(stop_word_rdd.collect())
# 中文分词 去除停用词 这里使用到了集合运算
def get_word(line):
    return set(jieba.cut(line, cut_all=False)) - stop_words
# 最终结果为(word,num)格式,需要根据num排序
def sort_result(elem):
    return elem[1]
new_rdd = rdd.flatMap(lambda line: get_word(line))
result = new_rdd.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)
words = result.collectAsMap()
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
wc = WordCloud(
    background_color="white",# 背景颜色
    max_words=2000,# 词云显示的最大词数
    max_font_size=150,# 字体最大值
    random_state=50,
    font_path='/home/spark/Downloads/SourceHanSansCN-Normal.ttf'
)
wc.generate_from_frequencies(words)
# 以下代码显示图片
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")

结果